Daten gruppieren

Welche Stadt verkauft mehr? Ein einziger Durchschnitt über alle Zeilen kann das nicht sagen. Teile die Zeilen in Gruppen auf, eine pro Stadt, und bilde dann für jede Gruppe den Durchschnitt:

Eine Zeile erledigt beides:

shops = pd.DataFrame({
    "city": ["Lyon", "Paris", "Lyon", "Nice", "Paris", "Lyon"],
    "sales": [20, 35, 26, 18, 41, 23],
})
means = shops.groupby("city")["sales"].mean()
print(means)

Dies gibt aus:

city
Lyon     23.0
Nice     18.0
Paris    38.0
Name: sales, dtype: float64

groupby("city") bildet die Gruppen, ["sales"] wählt die Spalte aus, .mean() berechnet den Durchschnitt jeder Gruppe. .sum(), .min() und .max() funktionieren ebenfalls.

Um die Stapel zu ordnen, sortiere sie: means.sort_values(ascending=False).index[0] ist Paris, der Bestseller.